资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究

资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究
资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究

资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究

孙文凯1肖耿2 杨秀科 3

(1 中国人民大学经济学院;2清华‐布鲁金斯公共政策研究中心;3北京大学汇丰商学院)

作者介绍:

孙文凯,中国人民大学经济学院讲师,数量经济学博士,主要研究领域:应用计量分析,中国经济。通讯地址:中国人民大学经济学院,邮编:100872。电话:010‐82500319。电子邮件:sunwk@https://www.360docs.net/doc/3f3235683.html,。

肖耿,清华‐布鲁金斯公共政策研究中心主任,清华大学公共管理学院高级访问学者,主要研究领域:汇率、开放经济。通讯地址:清华大学公共管理学院,邮编:100084。电话:010‐62797363。电子邮件:gxiao@https://www.360docs.net/doc/3f3235683.html,。

杨秀科,北京大学‐香港大学经济金融学双硕士,研究选题为FDI作用及趋势。联系电话:852‐51390513(香港)。电子邮件:yangxiuke@https://www.360docs.net/doc/3f3235683.html,。

注:本文参加了2009年10月23、24日由清华大学公共管理学院、中国国家发展和改革委员会对外经济研究所、美国国际贸易委员会经济办公室等联合主办的中美贸易研讨会,该研讨会是一次主要针对中美贸易与投资的学术讨论会。

致谢:本文得到了美国国际贸易委员会首席经济学家Robert B. Koopman和该委员会资深经济学家Judith M. Dean,以及许善达教授的非常有价值的评论和建议,特此感谢。

资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究 摘要:本文通过对中国、美国和日本资本回报率及其影响因素的计算,分析中国为何有如此高的国内投资率和快速增长的FDI,并预测今后投资率和FDI的可能走势。本文有几个结论:(1)中国居高不下的投资率是由于中国具有非常可观的投资回报。在美国和日本总体资本回报率很高的时期,他们的投资率也较高。(2)由于中国资本回报率又显著高于其他大国,因此带来了FDI的较快速增长。(3)至少对中国、美国和日本三国而言,资本回报率在过去三十年尚未出现收敛,这意味着投资率差异会持续,FDI也将会持续涌入中国。(4)分析显示资本回报率虽然严重受到经济周期影响,但是从长期来看,资本回报率遵从一个递减的趋势。日本和美国的经验表明,经过长期的经济发展,资本回报率经历递减之后将会维持在一个相对较低的水平,这意味着中国的资本回报率将不可避免的有所降低。但是,由于中国的劳动者份额及资本-产出比仍处于较低的水平,中国的高资本回报率将会维持相当长一段时间。

关键词:资本回报率;投资率;FDI;

Effect of Return to Capital on Investment Ratio – a Comparative Analysis among China, US

and Japan

Abstract: This paper analyzes why unusual high investment ratio and increasing FDI emerge in China based on the return to capital among China, US and Japan. We also try to investigate into the future investment climate and the change of FDI in China. Four important findings are obtained: (1) the reason that China continues to top in the investment rate is because of the high return to capital in the country. During the period with high return to capital in US and Japan, their investment rates are significantly higher than today. (2) The comparatively higher return to capital brings surging FDI into China. (3) The return to capital among the three countries doesn’t converge during the last 30 years. This implies that difference of investment ratio among the three countries will last and FDI continuously flows into China. (4) Although the return to capital is significantly affected by the economic cycle, it follows a decreasing trend in the long run. The experiences from Japan and the United States indicate that return to capital decreases in the long run and is likely to remain relatively stable after years of economic development. This implies that the return to capital in China will inevitably decrease in the future. However, it seems that the return to capital in China will continue to be high for a period of time as the labor’s share and capital-output ratio in China are still very low, which means that the high investment rate in China is likely to last for a couple of years.

Keywords: Return to Capital; Investment Rate; FDI;

一、引言

在过去短短的十几年中,中国的投资率快速上升并超越日本及美国,从1990年的25.86%升至2006年的42.74%。这个趋势和世界主要经济体有很大差异。在此期间,日本的投资率从32.32%减至23.46%,美国的投资率则在26%左右波动。与此同时,实际利用外国直接投资(下文简写为FDI)以年均高达19.97%的增速涌入中国,从1990年的35亿美元增至2008年的924亿美元。FDI的不断涌入以及投资率的持续上升表明资本正不断聚集于中国这个世界第三大经济体。面对这样的经济形势,我们不禁关注几个问题:究竟是什么使得中国对投资者越来越具有吸引力?中国如此之高的投资率具有可持续性吗?中国的FDI能否持续增长?这几个问题的答案,对判断中国今后持续发展以及发展模式至关重要。要回答这些问题,一个比较直观的方法就是计算中国及其它主要经济体的资本回报率:如果中国的资本回报率持续居高不下,那么中国的高投资率将有可能会持续一段时间;如果中国的资本回报率显著高于其它主要国家的资本回报率,那么FDI将有可能会继续涌入中国。同时,要探寻高投资率及不断上升的FDI是否可以持续,最为直观的方法就是找出影响资本回报率的主要因素,并分析其今后走势。

关于中国的高投资率及不断上升的FDI,许多学者及政府部门都作了相关探讨。他们认为政府投资、私人部门投资以及外商投资等因素的驱动使得中国的投资率居高不下,而廉价的生产要素、巨大的国内外市场需求以及聚集经济等因素的驱动使得FDI不断涌入中国。虽然已有若干学者估算过中国的资本回报率并得出中国的资本回报率高于世界主要经济体的结论,但是,我们尚未发现有学者采用跨国资本回报率差异这个市场经济的基本指标去解

释跨国投资率差异以及中国不断上升的FDI。本文估算中国、日本及美国的资本回报率,分析影响资本回报率的主要因素以及这些因素的变化趋势,并基于此探寻资本回报率今后的走势及其对中国未来投资率的影响。

本文对资本回报率的研究与前期研究主要有两方面的不同。一方面,我们主要比较中国、美国和日本这三个主要的资本大国和投资大国的资料,以此代表性地分析投资率跨国差异以及理解FDI进入和走势。1我们采用最新的数据,尽可能反映历史和当前情况。我们根据中国国家统计局2007年发布的经济数据更新了中国的数据,根据日本统计局2008年普查结果更新了日本的数据,并根据美国经济分析局2008年普查结果更新了美国的数据。另一方面,通过估算中国、日本及美国的资本回报率,我们尝试分析影响资本回报率的主要因素以及这些因素的变化趋势,并基于此分析资本回报率的今后走势及其在未来若干年对中国投资率的影响。

分析显示资本回报率虽然在一定程度上受到经济周期的影响,但从长期来看遵从递减的趋势。这是因为资本回报率主要受到劳动者份额及资本-产出比的影响。在经济发展初期,劳动力未充分就业导致劳动者份额较低,而较低的资本存量导致资本-产出也比较低,这使得资本回报率往往处于较高的水平。随着经济的发展,劳动者份额及资本-产出比会有所上升,这使得资本回报率会有所下降。中国的资本回报率之所以高于日本及美国正是因为中国当前具有较低的劳动者份额及资本-产出比。虽然中国的劳动者份额及资本-产出比将会不可避免的上升,并将导致资本回报率的下降,但是,在未来数年内,中国的资本回报率将会继续维持在较高的水平,并将高于日本及美国。这是因为中国的劳动者份额及资本-产出比尚处于较低的水平,劳动者份额甚至在下降,而且短时间内不会达到美日的水平。这意味着中国将在一段时期内维持较高的投资率并吸引更多的FDI流入。

本文的章节安排如下:第二部分回顾文献,第三部分估算并比较中国、日本及美国的资本回报率,第四部分分析影响资本回报率的主要因素以及这些因素的变化趋势,第五部分探寻资本回报率的今后走势并分析其对未来投资率的影响,最后总结全文。

二、相关文献综述

最早估算资本回报率的是Baumol,Malkiel and Quandt(1970),他们采用大量样本对产出及投资资本进行回归分析从而估算美国的资本回报率。2但是这个方法有一定的缺陷,遗漏变量可能同时影响资本存量和产出,从而估计系数有偏。Friend and Husic (1973), Brealey 等(1976)以及 McFetridge (1978)都指出回归方法可能带来有偏的估计。并且,这些回归分析为了获得可比较的样本,基本都是用不变价值投入和产出。直至上世纪九十年代,研究者才开始从原来的不变价格转而采用市场价格估算资本回报率。其中,Mueller and Reardon(1993)最早利用市场价格计算资本回报率,而该方法在Mueller and Yurtoglu (2000) 以及 Gugler, Mueller and Yurtoglu (2003, 2004)研究中得以进一步的应用和发展。上世纪末本世纪初,资本回报率的估算对象开始从资本市场发展到整体经济。计算整体经济资本回报率的时候,也有学者采用资本市场的回报率来近似,另有学者研究较大规模工业企业回报率作为整体回报率代表(如CCER 中国经济观察研究组,2007)。这些研究对象的代表性同样存在问题,如果资本市场不够发达、市场竞争不够充分,那么这个问题就更严重。Bai et al(2006)对中国1978至2005年间整体经济的资本回报率进行直接估算,该方法采用资本份额、资本-产出比、折旧率、投资平减指数增长率以及GDP平减指数增长率等宏观数据直接估算整体经济的资本回报率。对比回归分析方法、资本市场或大型企业层面直接计算回报率方法和采用国民经济统计账户的宏观指标估计回报率的方法,可以发现,回归分析方法只能发现在一段时间内平均资本回报率,而不能观察其如何随时间变化;资本回报率方法经常不具有代表性;而采用

1在2009年10月举办的中美高技术产品贸易及产业发展联合研讨会上,Koopman教授提出应该多比较一些和中国类似国家的资本回报率。一方面,由于类似国家数据公开度有限,一些关键变量难以获取,另一方面,美国和日本是中国最主要的贸易伙伴和投资伙伴,基于这个事实,我们认为比较这三个国家已经能够说明问题。

2 Jorgenson(1963)对新古典经济学中的资本需求是对资本价格的反映这一过程做了推广,引入了资本租金方程和资本折旧等因素,并进行过模拟,但他的侧重点不是计算资本回报率,这和本文以及Bai et al(2006)有根本区别。但是,他提出的资本租金方程是之后考虑资本回报的理论基础。具体见Jorgenson(1963),p249.

宏观指标计算的资本回报率更能反映一国总体资本收益情况。尤其在世界各国国民经济统计法则逐渐趋同的情况下,用于比较各国之间资本回报率差异是最好的方法。

近年来,我国投资率不断增长,作为投资的一个重要构成,FDI 也在不断增加。直接解释这个现象的因素应该就是资本回报率及其变化。但是,已有政府和学界研究还很少看到采用资本回报率来解释跨国投资率差异。比如,国家发展和改革委员会(2005)认为工业化进程、高储蓄、粗放型经济增长方式、投资效率低下以及较低的消费水平等是造成中国投资率较高的重要原因。还有许多其它文献对中国的投资效率进行了估算和研究(如王小鲁,樊纲,2000;张军,2005)。在类似分析的基础之上,李如鹏(2007)、胡学勤(2007)、于健(2008)以及其它研究都对中国的高投资率及低消费率做了若干讨论,并进一步指出政府的驱动也是导致中国高投资率的重要因素。而樊明(2009)则基于中美政治制度的比较分析中国高投资率及低消费率的政治因素,并指出中国地方政府更多的重视资本利益而忽视劳动利益,在相当程度上导致了高投资率和低消费率的产生。关于吸引外资流入中国的因素,沈坤荣等(2002)研究认为人力资本存量对FDI 在我国的区位选择及投资规模有着重要影响,徐康宁等(2002)分析认为市场需求变化、政策开放性、前期资本存量和汇率水平等严重影响美国对华直接投资。李琴(2004)分析的结果显示,中国的对外贸易与外国直接投资的流人之间存在着长期稳定的正相关关系。黄肖琦、柴敏(2006)指出贸易成本、技术外溢、市场规模以及历史FDI 等传导机制显著影响外资的区位选择。罗知(2009)基于FDI 主要来源国的数据分析FDI 流入我国的原因,并指出资本来源国的市场规模和双边贸易都是影响FDI 的重要因素。本研究与前期研究的不同在于我们使用资本回报率这个市场经济的基本指标来解释中国的高投资率及持续飙升的FDI ,并基于资本回报率的变化趋势分析今后中国投资率及FDI 的走势。

三、中美日三国资本回报率的估算

(一) 估算方法

如上文所述,可用于估算整体经济资本回报率的方法主要有三种。其一,估算资本市场或规模以上工业企业的回报率并将其近似为整体经济的资本回报率,这种方法对于资本市场发达和市场竞争充分的经济体来说具有一定的适用性,但是对于中国这样的发展中国家来说则不大合适;其二,将产出对资本存量进行回归以估算出资本回报率,这种方法比较容易操作但是有可能忽略一些显著影响资本回报率的因素以致造成估算偏差,并且其估算出来的资本回报率随时间不变。

第三种方法,也就是本研究所采用的方法,采用整体经济的劳动者份额、资本-产出比(资本及产出都以市场价计价)、折旧率、投资平减指数增长率以及GDP 平减指数增长率等宏观数据直接估算国民经济的整体资本回报率。在该方法中,某种资本j 的资本回报率可以通过下式计算:

()()

??()()()()

j

j Y j j Y K K P t MPK t r t P t P t P t δ=

??+ …… (1) 其中,

()r t :实际资本回报率;

()Y P t :产出价格;

()j K P t :资本j 的价格;

()j MPK t :资本j 的实物边际产出;

j δ:资本j 的折旧率;

?()Y

P t :产出价格的增长率; ?()j

K P

t :资本j 的价格的增长率。 该方法的优点在于:一方面,它非常简单和直观,它可以被看成购买一单位j 资本带来的收入减去成本;另一方面,它采用宏观数据直接计算整体经济的资本回报率,因此与经济结构无关,可广泛应用于估算不同经济体的资本回报率:即可用于估算中国这样新兴经济体

的资本回报率,又可用于计算日本及美国等发达经济体的资本回报率。但是,资本的实物边际产出不易观察得到,这给利用该方法估算资本回报率带来了挑战。Bai et al(2006)给出了新的估算办法。我们可以间接地通过劳动者份额计算出资本的实物边际产出。总体经济的劳动者份额等于劳动者报酬除以总产出,以()t α代表经济中的资本份额。满足:

()()

()1()()

Y W t L t t P t Y t α=?

(2)

其中()W t 代表工资水平,而()L t 代表劳动力数量。

省略中间替代计算过程,可以得到如下的资本回报率计算公式:

()

()()()K t r t K t P t α=

()

??()()()()()

K Y

Y P t P t t P t Y t δ+?? …… (3) 其中,

()()()()j K j K j

K t P t K t P t =∑:代表货币衡量的总资本;

()()

??()()()()

j j

j K K

K j

K K t P t P t P t K t P t =∑:投资平减指数增长率; ()()

()()()

j j K j j

K K t P t t K t P t δδ=∑

:折旧率。

式(3)正是本文用于估算中国、日本及美国资本回报率的公式。需要注意的是,在计

算资本存量的时候,我们使用的是生产性固定资产而不是简单的采用固定资产投资数据,原因在于生产性资产能够更为有效地体现新增投资资本。

(二)数据说明 (1)中国数据

已经有很多学者对中国统计数据的准确性进行过深入讨论,本文将不在这方面多费笔墨,而是着重说明各项数据的来源及相应的处理方法。对于中国的GDP 和投资,我们从《中国统计年鉴2007》获取1978至2006年的数据,从《新中国55年统计年鉴资料汇编(1949-2004)》获取1953至1977的数据。至于投资平减指数,中国国家统计局提供了1990年之后的固定资产投资指数,而1990年之前的指数,我们取自Bai et al(2006)。对于GDP 平减指数,我们通过《中国统计年鉴2007》提供的各年名义GDP 和不变价计算的GDP 指数计算出GDP 平减指数。从理论上说,劳动者份额等于工资总额除以总产出。但是,中国国家统计局仅仅提供工业企业的工资数据,这当然不能全面反映总体经济劳动者份额的真实情况。幸运的是,我们可以通过采用每个省份的劳动者份额,然后加权平均即可估算出总体经济的劳动者份额。

最为常用的计算资本存量的方法是标准永续盘存法(PIM ),该方法假设当前资本存量为前期所有生命尚未枯竭的投资资本总和,计算公式为:

1

*0

d K w I t t τττ?=∑?=….. (4) 其中,

K t

:t 时的资本存量;

d :投资产品的服务年限;

I t τ

?:τ年前投资品以不变价格计价的价值; w τ

:τ年前投资品价值的权重。

根据上式不难看出标准永续盘存法需要对三个参数进行假设和估算,其一,投资品的服务年限,其二,折旧率及其估算方法,其三,各年投资价值。至于中国的资本存量,我们主要需要考虑两种投资品的服务年限,它们分别是:1)建筑及构筑物,以及2)机器及设备。

王益煊和吴优(2003)曾对不同投资品的服务年限进行估算,他们研究指出建筑及构筑物的服务年限平均为38年,而机器及设备的服务年限平均为12年。至于折旧率的估算方法,本文计算中国的折旧率采用递减平衡折旧法。在中国,投资品价值的残余率介于3%及5%之间,本文采用4%,即该区间的均值作为投资品价值的残余率。根据几何折旧法,我们不难得出建筑及构筑物的折旧率为8%,而机器及设备的折旧率为24%。

经常用于估算中国资本存量的统计数据是固定资产投资,该统计数据划分为建筑及构筑物的投资、机器及设备的投资两种投资类别。但是,正如Bai et al(2006)指出的,该统计数据并不能全面反映中国的总投资额。原因在于一方面,该统计数据包括了用于购买已有土地、房屋和机器的开支,而这些并不增加资本存量;另一方面,该统计数据仅仅纳入大型的投资项目,从而不可避免的低估总投资额。为了弥补该统计数据的不足,另外一个统计数据“固定资产形成”被用以估算资本存量。一方面,固定资产形成已经扣除土地支出及用于维修既有机器设备的开支;另一方面,该数据已经纳入小型投资项目的投资,因此能够更好的反映实际投资情况。但是,固定资产形成也有一个重要缺陷,该统计数据没有细分为不同的投资类别。我们假设固定资产形成中不同投资类别的比例与固定资产投资相同。Bai et al(2006)认为1992-1995年过高的波动不利于估计出平稳的资本回报率,因此进行了调整,但我们认为这种调整并没有合理的依据,因此没有对这部分基本数据进行平稳化调整。估计结果除了这个时期,其他时期的资本回报率估计与Bai et al(2006)接近,存在小数位上的舍入差别。

(2) 日本数据

《日本统计年鉴》中有关于日本GDP 等数据信息。其中,《日本统计年鉴2009》发布了1965年至2006年的GDP 数据,《日本历史统计年鉴》发布了1980至2003年的GDP 数据(基于93SNA 规范)以及1955至1998年的GDP 数据(基于68SNA 规范)。本文采用《日本统计年鉴2009》中的GDP 数据作为1965至2006年的数据,采用《日本历史统计年鉴》中基于68SNA 规范的GDP 数据作为1955至1964年的数据。至于劳动者报酬,我们采用《日本统计年鉴2009》中的劳动者报酬作为2003至2006年的数据,并采用《日本历史统计年鉴》中的劳动者报酬作为1955至2002年的数据(其中1980至2002是基于93SNA 规范,1955至1979基于68SNA 规范)。

关于日本资本存量,日本经济社会研究所提供的一个重要的统计数据是净资本存量,该统计数据包括建筑、构筑物、交通设备及其他机器等,另外一个是私有部门资本存量,该统计数据包括私有部门的所有固定资产,但是不包括私有部门的住宅建筑及私有非盈利部门的固定资产。私有部门资本存量虽然经常用于估算不同行业的资本存量,但并不适用于估算日本总体经济的资本存量。原因在于一方面该统计数据没有具体的分类,另外一方面该统计数据仅仅计入私有部门的资本存量,因此不能完全反应总体经济的实际资本存量。基于上述分析,本文采用净资本存量估算日本的资本存量,同时,我们也把库存纳入资本存量中。

根据日本经济及社会研究所披露的资料,日本采用几何折旧法计算住宅、交通工具等的折旧率。至于残存率,育成资产(Cultivated assets )为50%,而其它资产则为10%。因此,我们很容易就能采用加权法计算出日本经济中资产的总体折旧率。

表 1 日本不同资产类别的折旧率 资料来源:Koji Nomura and Tadao Futakami (2005)

(3) 美国数据

美国商务部经济分析局(Bureau of Economic Analysis )的网站上提供了美国经济账户自1929年至2008年详尽的统计数据,包括以现价计价的GDP 数据、以不变价格计价的GDP

服务年限

折旧率

住宅 28.0 7.9 其它建筑 37.4 6 其它构筑物 33.7 6.6 交通工具 7.6 26.2 其它机器设备 10.6 12.1 育成资产 5.4 9.9

数据以及劳动者报酬等。我们通过以现价计价的GDP 数据及以不变价格计价的GDP 数据计算GDP 平减指数及增长率,并通过劳动者报酬及以现价计价的GDP 数据计算劳动者份额。此外,美国经济分析局还直接提供投资平减指数及资本存量数据,并把资本存量细分为私有部门的机器设备、软件、私有部门分住宅构筑物、住宅建筑、耐用品及公共部门固定资产等。与中国及日本一样,美国所采取的折旧方法也是几何折旧法。但在本文中,我们并不需要估算美国不同资产的折旧率,因为美国经济分析局已经提供资本存量及折旧的统计数据。因此,我们仅需要通过折旧除以资本存量便可计算出美国的折旧率。

(三) 中国、日本及美国的资本回报率

有了上述数据,我们可以通过式(3)估算中国、日本及美国的资本回报率。由于数据较多,我们将其放入文后附录内。附录1罗列了用于计算中国资本回报率的变量及数据,同时提供了中国资本回报率的估算结果;附录2罗列了用于计算日本资本回报率的变量及数据,同时提供了日本资本回报率的估算结果;附录3罗列了用于计算美国资本回报率的变量及数据,同时提供了美国资本回报率的估算结果。

(1) 中国的资本回报率

如图1所示,中国的资本回报率在1978年的23.17%与2006年的21.82%间波动,在过去的三十年中平均超过20%。在1992年至1995年间中国的资本回报率曾出现剧烈的波动,分别于1993年剧增又于1994年骤减。除了1992-1995年这一典型的经济波动区间之外,中国的资本回报率始终比较稳定。平均而言,在1991年之前,平均资本回报率稍高,1994年之后,平均回报率较低。

0.00

5.0010.0015.0020.0025.0030.0035.0040.0045.00197

8

198

198

2

198

4

198

6

198

8

199

199

2

199

4

199

6

199

8

200

200

2

200

42006

图 1:中国的资本回报率(%)

(2)日本的资本回报率

如图2所示,日本的资本回报率在1956年至2006年期间波动很大,其中最高为1961年的39.43%,最低为1994年的5.4%。不难发现,日本的资本回报率严重受到该国及世界经济周期的影响:在1956年至1974年期间,日本的经济处于战后重建及飞速发展时期,日本的资本回报率处于历史最好的水平,平均高达31%。在20世纪70年代中期,由于受到石油危机的影响,日本经济也收到较大影响,其资本回报率从1974年的30.78%迅速跌落降至1975年的13.94%。在20世纪70年代的最后五年中,日本的资本回报率在14%左右波动,而在20世纪80年代中期,日本的资本回报率开始有所回升,但是1992年该国经济又一次陷入衰退,其资本回报率也经历剧减。20世纪90年代之后,日本的资本回报率逐步趋于稳定,处于一个比较低的水平,平均约9%。

图2:日本的资本回报率(%)

(3)美国的资本回报率

如图3所示,美国的资本回报率在1929年至2007年间经历了剧烈的波动。在20世纪初期,美国经济经历了一个“喧嚣的二十年代”,享有一个持续的繁荣。甚至在1929年经济大萧条之后的三年,美国的资本回报率都处于一个比较高的水平,约达15%。但是,分析发现,该时期美国的资本回报率之所以比较高,主要得益于该时期负的GDP平减指数增长率。大萧条重创美国经济,同时使得美国的资本回报率急剧下降,跌至1934年的1.27%。随后,美国政府积极的财政及货币政策重启经济,从而使得美国经济有所复苏,而其资本回报率亦于1935年至1945年间恢复至10%的水平。在战后的繁荣期,即1945年至1973年期间,美国的资本回报率平均约为8%。1973年的石油危机使得美国通货膨胀不断上升,并重创美国经济,美国的资本回报率在1974年至1983年间平均低于1%。为了刺激美国经济发展,里根政府的一系列政策,使得美国经济自1983年开始恢复。同时,美国的资本回报率亦回升至6%的平均水平。1994年至2000年见证了美国科技驱动的“新经济”,该时期美国的资本回报率平均超过7%。2000年之后美国的资本回报率趋于平稳,平均约6%。

图3:美国的资本回报率(%)

(四)资本回报率对投资率的影响

(1)中美日投资率与资本回报率走势

如图4所示,中国的投资率从1978年的29.46%上升至2006年的42.75%,在这期间中国的资本回报率在平均高达22%的水平波动。并且,投资率变动和资本回报率变动趋势明显正相关。可见,中国投资率在1978年至2006年期间持续上升的一个重要因素是因为中国具有最高的资本回报率,这促使投资者对中国这个经济体具有更高的投资意愿。1992年后,更大程度的经济改革和对外开放力度促进了更多外向型投资和国外直接投资,是投资率依然维持大幅增长的重要原因。

图4:中国的投资率(%)

如图5所示,在1956年至1970年期间,日本的投资率从1956年的26.80%上升至1970年的39.02%,与此同时,日本的资本回报率从1956年的31.95%升至1970年的38.38%,平均高达32.36%。1970年后,日本的投资率降低至2006年的23.46%,在此期间,日本的资本回报率下降至2006年的12.79%。日本的经验表明投资者在资本回报率较高时的投资意愿往往也较高,而在资本回报率较低时投资意愿往往也较低。

图5:日本的投资率(%)

如图6所示,在20世纪三十年代初期,美国的投资率经历了大幅度的下降,而这段时间正好是美国经济大萧条的时期。此后美国投资率从1933年的15.60%增加至1950年的29.68%,达到美国历史上最高的投资率水平,在此期间,美国的资本回报率从1.27%快速上升至11.08%。1950年之后,美国的投资率在24%与30%之间波动,平均约为27%,维持在一个相对较为稳定的水平。在1950年至1970年期间,美国的资本回报率也基本维持稳定。在20世纪70年代,由于石油危机,美国的资本回报率经历了剧烈的递减,之后才缓慢上升并维持相对稳定。但是石油危机似乎并没有影响美国的投资率,一个可能的原因是在石油危机期间,美国政府推出很多经济刺激政策,例如解除管制及里根经济学,这促使美国私有部门可以投资于能源、通信、交通及银行等领域,使得美国的投资率维持在一个较为稳定的水平。虽然递减的资本回报率并没有从趋势上拉低投资率,但是从二者的波动关系上可以看到有明显正相关关系。

图6:美国的投资率(%)

(2)投资率与资本回报率间协整分析

为了更好地量化分析投资率和资本回报率的关系,我们对二者进行协整关系检验。首先

需要对数据进行平稳性检验。为了节省空间,把本节和下文所有变量的平稳性检验结果都列

在表2中。

表2 变量平稳性检验

国家 变量 代码 ADF统计量 p值

投资率 inv_rate -0.977 0.747

投资率一阶差分 d_inv_rate-3.839 0.007 中国

资本回报率 return -3.505 0.015

FDI增长率 fdi_g_r -3.159 0.038

投资率 inv_rate -0.982 0.753

投资率一阶差分 d_inv_rate-6.796 0.000 日本

资本回报率 return -1.969 0.299 资本回报率一阶差分 d_return -6.860 0.000

投资率 inv_rate -3.704 0.006 美国

资本回报率 return -3.925 0.003

中日资本回报率差 d_jp_cn -3.767 0.011 跨国

中美资本回报率差 d_us_cn -2.658 0.099 由表2可见,中国的投资率不是平稳序列,一阶差分后变为平稳,而资本回报率序列是

平稳序列。这样,我们对中国的投资率一阶差分和资本回报率进行协整分析,得到如下方程:

d_inv_rate=-4.455+0.2125*return (5)

(5)式的残差序列是平稳的,资本回报率t值为3.51,在1%显著性水平下拒绝为0。

对中国而言,从长期看,资本回报率每增加1个百分点,投资率增量将提高0.21个百分点。

同样,从表2可以看到,日本的投资率和资本回报率本身都不是平稳序列,但其一阶差

分是平稳的。我们仍然可以对原始序列进行协整分析,得到如下方程:

inv_rate=-1.460+0.074*return (6)

方程(6)中,残差序列是平稳的,并且资本回报率t值为3.41,高度显著。对日本,

资本回报率每提高一个百分点,投资率增加约0.074个百分点,二者具有长期相关性。

美国的投资率和资本回报率都是平稳序列,直接对其进行协整分析,得到方程(7):

inv_rate=2.662*return (7)

方程(7)的残差序列平稳,资本回报率变量的t值为13.87,高度显著。美国的资本回

报率每提高一个百分点,带动投资率上升较多,达到2.662个百分点。

(3)跨国资本回报率差异与中国的FDI 外国直接投资是构成投资的一个重要部分,其近年不断增长也是推高中国国内投资率的一个原因。毫无疑问,影响资本跨国流动的一个重要因素是跨国资本回报率差异。虽然中国资本回报率在1995年以后比之前稍低,但与美国和日本资本回报率的差异仍然很大,甚至与美国的差异在扩大。这解释了为何中国与美国、日本为何有如此之高的投资率差异,也解释了为何FDI 流入中国如此之多之快。图7列示了1985年至2007年中国实际利用FDI 增长率和中国与两大资本输出国美国、日本资本回报率差异间的关系。可以直观地看到,当中国资本回报率与美日的回报率差提高时,FDI 增长率显著提高,这在1992-1993年间尤为显著。中国的实际利用FDI 增长率与中国和日本资本回报率之差间的相关关系更明显,相关系数为0.83,高于与美国差异间的相关关系(相关系数为0.79)。

-20

0204060801001201401601801919191919191919191919191919192020202020202020D_JP_CN FDI_GROWTH_RATE

图7 资本回报率差异与中国FDI 增长率

我们同样对这三个序列进行协整分析。根据表2的平稳性检验结果,中国的FDI 增长率、中日、中美资本回报率之差都可以认为是平稳序列。协整检验得到如下协整方程:

fdi_g_r=16.6649*d_jp_cn+2.6136*d_us_cn (8)

(8)式中,中日资本回报率差这一变量的t 值为5.625,高度显著;中美资本回报率差的t 统计值为1.23,不显著。可见,中国和日本资本回报率差对中国FDI 增长率影响更大。

四、影响资本回报率的重要因素

(一)边际回报率 (1) 符号及定义 边际回报率(MR ):我们定义的边际回报率是当某个因素发生单位变动时资本回报率的变化量,因此,因素i 的边际回报率,i MR ,可表示为:

i i

r

MR f ?=

?…… (9) 其中,

r :资本回报率; i f :因素i 。

(2)边际回报率的估算

根据式(3),我们可得:

()()1()()()()()Y K W t L t P t Y t r t K t P t ?

=()

??()()()()()

K Y

Y P t P t t P t Y t δ+?? ()

1()??()()()()()

K Y t r t P t P t t t βδ???=+?? (10)

其中,

()()

()()()

Y W t L t t P t Y t β=

:劳动者份额;

()()()K t K t P t ?=()()Y P t Y t :资本-产出比。

通过分别对上述五个变量求偏导,我们可得:

()()()()()

??()()()()()()??()()()()()

K Y K Y r t r t r t r t r t dr t d t d t dP t dP t d t t t t P t P t β?δβ?δ?????=

++++?????.. (11)

其中,

()1

()()r t t t β??=??:劳动者份额的边际回报率; ()

2

()1()

()()r t t t t β????=??:资本-产出比的边际回报率; ()

1?()K r t P t ?=?:投资平减指数的边际回报率; ()

1?()Y r t P t ?=??:GDP 平减指数的边际回报率; ()

1()

r t t δ?=??:折旧率的边际回报率。 从式11可以看出,只有劳动者份额及资本-产出比的边际回报率随时间变化,其它因素的边际回报率都是常数(投资平减指数增长率的边际回报率为1,GDP 平减指数增长率和折旧率的边际回报率为-1)。同时,我们也可以看出劳动者份额及资本-产出比的边际回报率都是负的,意味着资本回报率随着劳动者份额及资本-产出比的增加而递减。

如图8所示,日本的劳动者份额边际回报率从1956年的-0.58逐渐减至1970年的-0.9,原因在于日本在这段时间内的资本-产出比从1956年的1.71减少至1970年的1.11。在20世纪70年代至80年代初期,日本的资本-产出比从1970年的1.21增加至1983年的2.24,使得劳动者份额的边际回报率从-0.82增至-0.45。此后,日本的劳动者份额边际回报率在-0.44左右波动,并维持在一个较为稳定的水平。与日本相比,美国的劳动者份额边际回报率较为平稳。如图8所示,美国在1930年至1970年期间的劳动者份额边际回报率平均约-0.3,而日本则平均约-0.58。图8也显示了中国的劳动者份额边际回报率平均为-0.66,低于日本及美国的平均值。

图 8:劳动者份额的边际回报率

如图9所示,日本的资本-产出比边际回报率在1958年至20世纪80年代初期间的波动性比较强,而20世纪80年代中期之后维持一个相对稳定的水平。与日本相比,中国和美国的资本-产出比边际回报率较为平稳,但是,中国的资本-产出比边际回报率平均为-0.22,低

于日本的均值-0.19以及美国的均值-0.04。

结合中国实际情况,相比于日本和美国,劳动者份额和资本产出比都较低,而其对资本回报率的边际影响又是负值且相对与美日都较小,因此,这两个因素是导致中国资本回报率偏高的重要原因。

图9:资本-产出比的边际回报

图8和图9显示,劳动者份额及资本-产出比的边际回报率通常都是负的,意味着资本回报率随着劳动者份额及资本产出比的增加而递减。根据日本和美国的历史,从长期来看,劳动者份额及资本-产出比的边际回报率都会趋于稳定。资本回报率在其处于较高水平的时候变动比较大,而在其处于较低水平的时候变动比较小,资本回报率能够在经历一定时期的递减之后变得相对稳定。在短期,资本回报率的变动源于劳动者份额及资本-产出比的变动,以及折旧率、投资平减指数、GDP平减指数的变动。由于折旧率更多地取决于各国的会计准则,3而投资平减指数、GDP平减指数经常保持和资本回报率及GDP增长率相同的趋势,我们下文仍然主要分析劳动者份额和资本产出比这两个更具有经济意义且更有长期趋势性的因素。

(二)主要因素的变动趋势

(1)劳动者份额的变化趋势

由式(3)不难看出,资本回报率随着劳动者份额的增加而减少。如图10所示,日本的劳动者份额从1956年的41.44%上升至2006年的51.6%,美国从1930年的51.43%上升至2007年的56.63%,但是中国的劳动者份额却从1978年的49.57%降至2006年的40.61%。可见,中国的劳动者份额比日本和美国的都低,较低的且在不断降低的劳动者份额使得中国的资本回报率比日本及美国都要高。这是非常直观的经济现象:当劳动者报酬比较低的时候,资本所得就会相对较高,从而使得资本回报率处于较高的水平。

中国劳动者份额相对较低的主要原因在于中国是以制造业为主的经济,而制造业本身的性质使其劳动者报酬相对服务业的劳动者报酬要低。此外,由于中国农村的劳动力源源不断地往城市输送,使得中国在过去三十年中具有非常富余的廉价劳动力,甚至使得劳动者份额在过去三十年不断降低。随着经济的不断发展以及就业的不断充分,中国的劳动者将会不可避免的要求提升劳动者报酬,从而使得劳动者份额有所上升,并最终降低资本回报率。但是,在未来一段时期内,中国的劳动者份额不大可能有显著快速的提升,而且相对日本及美国来说仍然会处于较低水平。原因在于,一方面,中国在相当长时间内仍然是以制造业为主,经济转型不会快速完成;另一方面,中国仍然有大量的农村劳动力需要往城市转移。

3可以看到中国的折旧率显著高于美国和日本,这可能是由于特殊的资本结构,也可能由于特定的会计准则。原则上高折旧率会降低资本回报率,但中国的资本回报率仍然显著高于美国和日本,因此这并未成为我们进一步讨论的障碍。

0.00

10.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0019301934193819421946195019541958196219661970197419781982198619901994199820022006

图 10:中国、日本及美国的劳动者份额(%)

(2) 资本-产出比的变化趋势

与劳动者份额一样,资本-产出比的边际回报率也是负值,意味着资本回报率是资本-产出比的减函数。如图11所示,美国的资本-产出比相对于中国和日本的要高,而中国的资本-产出比是这三个国家当中最低的。美国的资本-产出比在1930年至2007年期间平均约3.4,高于日本在1956年至2006年期间的平均水平1.86。中国的资本-产出比在1978年至2006年期间平均约1.52,比日本及美国的平均水平都低,这使得中国的资本回报率高于日本及美国的资本回报率。

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.001930

1934

1938

1942

1946

1950

1954

1958

1962

1966

1970

1974

1978

1982

1986

1990

1994

1998

2002

2006

图 11:中国、日本及美国的资本-产出比

一个较高的资本-产出比具有什么样的经济学含义呢?它意味着一个较低的GDP 水平,还是一个较高的资本存量?对于日本及美国这两个世界上最大的经济体的来说,较高的资本-产出比意味着较高的资本存量。上个世纪日本及美国吸引了大量投资,这是很自然的事情,因为这两个国家在上个世纪具有较高的资本回报率,经济也经历了飞速的发展,而正是这些投资使得两国都具有较高的资本存量。图11显示了日本的资本-产出比从1956年的1.71上升至2006年的2.41,而中国的资本-产出比只从1978年的1.47轻微上升至2006年的1.74。虽然美国的资本-产出比在1930年至2007年期间没有经历显著的变化,但是它基本维持在高达3.4的水平,这比中国及日本的资本-产出比要高。

从美国及日本的经验我们可以看出随着投资的不断增加,中国的资本-产出比将会不可避免地会上升,原因在于目前中国的高资本回报率会吸引更多的投资,而这将会增加中国的资本存量并提升资本-产出比。但是,与劳动者份额一样,在短期内中国的资本-产出比似乎不会经历显著变化,原因在于中国是世界第三大的经济体,具有非常庞大的GDP ,同时中国的GDP 还具有非常高的增速。中国相对较低的资本-产出比将会在未来数年内使其资本回报率高于日本及美国。

五、资本回报率和投资率的今后走势分析

(一) 资本回报率的变化趋势

(1) 资本回报率从长期来看遵从递减的趋势

如图12所示,日本的资本回报率从1956年的31.95%降至2006年的12.79%,而美国的资本回报率则从1930年的15.28%降低至2007年的6.94%。这些经验都表明:从长期来看,资本回报率遵从一个递减的趋势。原因在于在经济发展的初期,劳动者份额及资本-产出比往往处于较低的水平,而随着经济的发展,劳动者份额及资本-产出比会有所上升,这使得资本回报率有所下降。日本的劳动者份额从1956年的41.44%上升至2006年的51.6%,而美国则从1930年的51.43%上升至2007年的56.63%,与此同时,日本及美国的资本-产出比也有不同程度的上升。美国和日本的经验表明在经济飞速发展的初期,资本回报率处于较高的水平,随着经济的发展,资本回报率会经历显著下降,并在下降一定时间和幅度之后波动在一个较低的水平。这就是为什么在1965年至1980年日本经济飞速发展的时期,日本的资本回报率平均高达28%,而在1978年至2006年中国经济飞速发展时期,中国的资本回报率平均高达21.9%。

-10

102030405011111111111111111111111122

图 12:中国、日本及美国的资本回报率(%)

(2)未来数年中国的资本回报率将会继续维持在较高水平

随着劳动者份额及资本-产出比的提高,中国的资本回报率将会不可避免的降低,这也是世界各主要发达国家的经验。但是,由于较低的劳动者报酬份额及较低的资本产出比绝对水平,这些因素难以快速提高,加上折旧率不断下降的趋势,可以预计未来一定时期中国的资本回报率将会继续维持在较高水平,并且高于日本和美国。考虑日本追赶美国的过程,在战后经济高速发展约40年,日本的资本回报率开始与美国相当。简单类比,中国至少还有十年左右的时间可以维持相对较高的资本回报率。如果考虑规模和人口仍未充分就业这些因素,这个时间应该要更长。

从长期看,随着资本存量增加,资本回报率可能会降低。这也可以通过表3和表4得出类似结论。表3对日本各个时间段资本回报率与资本存量关系进行了回归分析。结果发现,在经济起飞的较早阶段(1956-1970年),资本回报率呈现随着资本增加而递增的趋势。在这之后的回归结果以及总体回归结果都显示:在更长的时期,资本回报率遵循递减的规律。即随着资本增多,其对资本回报率的影响系数是显著为负的。

表3 日本资本回报率与资本存量关系

系数 t 统计值 系数 t 统计值系数 t 统计值 系数 t 统计值C 30.728*** 22.279 33.598*** 19.427 26.706***9.525 24.748*** 11.925 STOCK -1.86E-05*** -10.681 -3.29E-05***-6.856 1.14E-04** 2.359 -1.29E-05***-5.855 R-squared 0.699 0.627 0.299 0.502 F-statistic 114.078 47.005 5.56 34.281

N 51 30 15 36 Range 1956-2006 1956-1985 1956-1970 1971-2006

注:***代表1%显著性水平,**代表5%显著性水平。以下各表相同。

表4分析了美国从1930年至今的资本回报率与资本存量的关系。可以看到,在1980年之前,美国的资本回报率遵循递减的规律。但在上世纪80年代后,由于信息技术等新技

术的应用,美国的资本回报率有所提高,表现为1981年至今较显著的资本存量对回报率的

正向影响。这也导致从整个时间段上看,资本回报率与资本存量影响关系并不明显。

表4 美国资本回报率与资本存量关系

系数 t统计值 系数 t统计值 系数 t统计值

C 10.204*** 13.350 4.289*** 3.833 7.649*** 12.369

STOCK -1.16E-03*** -5.153 8.10E-05* 1.979 -5.01E-05 -1.323 R-squared 0.351 0.135 0.022

F-statistic 26.555 3.918 1.749 N 51 27 78 Range 1930-1980 1981-2007 1930-2007

表5估计了中国资本回报率与资本存量关系。可以看到:在1993-1994这个时间段前后,资本回报率随着资本存量提高都是正向影响。这意味着,单独从每个时间段看,中国并没有

出现资本回报率递减的趋势。但从整段时间看(长期视角),资本回报率随着资本存量有不

显著的负向关系。这意味着1994年后比之前有稍低的资本回报率。但是,由于1994年后中

国进入了新一轮经济增长和高回报周期,因此,并未看到短期内资本回报率会减小的趋势。

表5 中国资本回报率与资本存量关系

系数 t统计值 系数 t统计值 系数 t统计值

C 23.283*** 16.273 18.872*** 9.662 16.169*** 10.259

STOCK -4.81E-05 -1.263 4.16E-4** 2.475 6.00E-05* 2.141 R-squared 0.056 0.032 0.314

F-statistic 1.596 6.128 4.587 N 29 15 12 Range 1978-2006 1978-1992 1995-2006

(二)中国未来数年的投资环境

中国的资本回报率尽管在1978至2006年间平均高达21.9%,但是分析显示,由于较低的劳动者份额及资本-产出比,在未来数年内中国的资本回报率将会继续维持在较高的水平,

意味着中国将会继续维持一个较高的投资率并吸引更多的FDI流入。随着经济发展、就业

充分和资本存量增加,劳动者份额及资本-产出比将会不可避免的上升,这将使得资本回报

率难免有所下降。但是在未来数年内,由于较低的劳动者份额及资本-产出比,中国的资本

回报率将会继续高于日本及美国,并且随着WTO规定可投资领域不断放开,都将使得FDI

继续高速流入中国。

通过表5的计算,也可以发现中国资本回报率与投资率的正螺旋向上结果,这和长期可能结果并不相符。可能的原因是,我国的劳动力市场尚未达到均衡水平,使得资本回报率和

投资率间的动态负向影响关系不显著,即投资率提高,但资本回报率也在提高。

六、总结

本文通过估算中国、美国和日本资本回报率,分析中国为何拥有如此之高的国内投资率和不断涌入的FDI,以及今后投资率和FDI的可能走势。结果显示,中国的资本回报率在

过去三十年内维持在较高的水平,平均高达21.9%,甚至高出日本及美国10多个百分点。

与此同时,中国的投资率从1978年的29.46%上升至2006年的42.75%,远远高出日本及美

国。同时我们分析发现,当资本回报率比较高的时候,投资率往往也处于较高的水平,当资

本回报率比较低的时候,投资率往往也处于较低的水平。这说明中国之所以在过去三十年拥

有较高的投资率正是因为中国具有非常可观的资本回报率。资本回报率与投资率高度相关,

说明其对投资率解释力度很强,可能是影响中国高投资率的最重要因素。4

4Judith M. Dean提出应该考虑投资风险等因素对跨国FDI选择的影响,这个因素由于较难量化,且在目前

通过对资本回报率的分析,我们发现资本回报率在一定程度上受到经济周期的影响,但从长期来看,资本回报率遵从递减的趋势。这是因为资本回报率主要受到劳动者份额及资本-产出比的影响。在经济发展初期,劳动者份额及资本-产出比往往处于较低的水平,随着经济的发展,劳动者份额及资本-产出比会有所上升,这使得资本回报率难免有所下降。中国的资本回报率之所以高于日本及美国正是因为中国具有较低的劳动者份额及资本-产出比。当然从长期来看,中国的劳动者份额及资本-产出比将会不可避免的上升,并将导致资本回报率的下降。但是,在未来数年内,中国的资本回报率将会继续维持在较高的水平,并将高于日本及美国。这是因为中国的劳动者份额及资本-产出比尚处于较低的水平,而且短时间内不会经历显著的提升。并且,根据发达国家经验,折旧率也将经历显著下降的过程,这些都使得资本回报率较高。

同时,通过对日本及美国的资本回报率分析发现,过去三十年资本回报率并未出现收敛,这意味着中国与日本及美国资本回报率的差异将会继续存在,使得FDI将会继续涌入中国这个资本回报率相对较高的经济体。5

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看似乎不是严重的问题,我们并未考虑在内。

5许善达教授认为中国的FDI涌入很大原因在于中国有较低的要素价格,除了劳动力价格,各种自然资源的使用都存在价格优势,但这也意味着浪费和破坏。如果这些因素是导致中国资本回报率较高的重要因素,那么随着中国政府相关措施的出台,可能会影响资本回报率及本文部分预测结论。这个层面的分析同样是一个难点。

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附录

附录1 中国的资本回报率

年份劳动者份额

(%)资本-产出

折旧率

(%)

投资平减指数增

长率(%)

GDP平减指

数增长率(%)

资本回报

率(%)

1978 49.67 1.39 12.10 0.93 1.92 23.17 1979 51.38 1.37 11.97 2.15 3.58 22.07 1980 51.15 1.35 11.82 4.95 3.78 25.41 1981 52.68 1.44 11.43 1.78 2.25 20.98 1982 53.57 1.45 11.06 2.34 -0.21 23.62 1983 53.54 1.43 10.82 3.76 1.04 24.44 1984 53.68 1.33 10.67 4.80 4.96 23.92 1985 52.90 1.24 10.69 8.62 10.24 25.77 1986 52.82 1.31 10.86 7.52 4.70 27.91 1987 52.53 1.33 10.81 6.98 5.17 26.60 1988 51.72 1.27 10.84 12.50 12.10 27.49 1989 51.51 1.41 10.88 9.55 8.55 24.58 1990 53.36 1.48 11.00 7.31 5.80 21.96 1991 50.03 1.44 10.91 9.05 6.87 26.09 1992 50.09 1.35 10.79 15.52 8.20 33.37 1993 50.37 1.31 10.72 29.35 15.16 41.47 1994 51.11 1.38 10.65 10.25 20.63 14.29 1995 52.56 1.37 10.74 4.97 13.71 15.25 1996 52.80 1.39 10.71 4.51 6.43 21.42 1997 52.89 1.47 10.61 2.12 1.52 22.01 1998 53.12 1.57 10.61 0.02 -0.89 20.23 1999 52.42 1.64 10.59 -0.15 -1.27 19.59 2000 51.48 1.63 10.59 1.60 2.03 18.75 2001 51.46 1.65 10.56 0.70 2.05 17.52

2002 50.92 1.67 10.55 0.37 0.60 18.62 2003 49.62 1.65 10.55 3.09 2.59 20.48 2004 45.51 1.63 10.54 6.86 6.93 22.83 2005 41.40 1.71 10.53 1.42 4.14 21.00 2006 40.61 1.72 10.65 1.20 3.24 21.82 资料来源:《中国统计年鉴》,《新中国55年统计年鉴资料汇编(1949-2004)》,Bai et al(2006)及作者的计算

附录2 日本的资本回报率

年份劳动者份

额(%)资本-产出

折旧率

(%)

投资平减指数增

长率(%)

GDP平减指数增

长率(%)

资本回报率

(%)

1956 41.55 1.71 10.34 14.39 6.22 31.95 1957 40.81 1.54 10.00 11.59 7.16 32.79 1958 42.91 1.67 9.92 -5.64 -0.91 19.46 1959 42.47 1.56 9.92 1.57 5.50 23.15 1960 40.48 1.29 9.76 4.95 9.48 31.76 1961 39.53 1.17 9.83 7.96 10.21 39.43 1962 41.90 1.17 9.93 0.00 5.55 34.09 1963 42.34 1.24 10.10 0.00 7.18 29.03 1964 42.44 1.19 10.07 2.19 6.85 33.66 1965 44.12 1.22 10.04 -0.53 13.94 21.48 1966 43.96 1.21 10.00 3.76 5.34 34.86 1967 43.12 1.15 9.92 4.92 5.50 39.09 1968 42.43 1.12 9.94 2.22 5.83 37.74 1969 42.51 1.13 10.11 2.66 4.93 38.59 1970 43.49 1.11 10.18 4.47 6.87 38.28 1971 46.86 1.21 10.39 1.35 5.40 29.32 1972 47.65 1.31 10.52 3.56 5.60 27.44 1973 49.05 1.25 10.30 16.31 12.71 34.17 1974 52.15 1.31 10.17 24.72 20.81 30.38 1975 55.00 1.64 10.16 3.85 7.18 13.94 1976 55.24 1.83 9.99 4.84 8.01 11.30 1977 55.38 1.79 9.76 4.76 6.75 13.16 1978 54.34 1.86 9.60 2.85 4.60 13.23 1979 54.19 1.87 9.45 6.68 2.75 19.01 1980 53.84 1.88 9.27 8.51 -1.08 24.81 1981 54.13 2.04 9.35 1.74 4.52 10.33 1982 54.50 2.22 9.27 1.18 1.76 10.65 1983 55.10 2.24 9.24 0.11 1.71 9.16 1984 54.62 2.22 9.22 1.16 2.48 9.94 1985 53.11 2.11 9.26 0.73 3.01 10.65 1986 52.89 2.11 9.33 -0.83 1.66 10.51 1987 52.57 2.09 9.37 -0.73 -0.36 12.92 1988 51.72 1.99 9.34 0.32 1.00 14.19 1989 51.48 1.95 9.37 1.89 2.32 15.06 1990 51.68 1.92 9.38 2.89 2.99 15.62 1991 52.49 2.01 9.42 2.20 2.94 13.43

1992 52.82 2.14 9.42 1.27 1.63 12.26 1993 53.55 2.28 9.42 -0.19 0.53 10.27 1994 54.35 2.35 9.36 -1.55 3.09 5.40 1995 54.51 2.37 9.26 -1.48 -0.50 8.97 1996 54.22 2.36 9.25 -1.18 -0.57 9.52 1997 54.44 2.33 9.23 0.41 0.60 10.12 1998 55.01 2.46 9.27 -1.56 0.03 7.45 1999 54.88 2.57 9.27 -2.14 -1.29 7.44 2000 54.68 2.52 9.23 -1.23 -1.73 9.23 2001 54.93 2.54 9.18 -2.13 -1.23 7.67 2002 54.30 2.60 9.15 -2.05 -1.55 7.94 2003 52.74 2.57 9.08 -1.77 -1.60 9.12 2004 51.44 2.51 9.00 -0.21 -1.08 11.25 2005 51.51 2.49 9.02 -0.07 -1.23 11.58 2006 51.60 2.41 9.05 0.82 -0.94 12.79 资料来源:《日本统计年鉴》,《日本历史统计年鉴》,Koji Nomura and Tadao Futakami (2005)及作者的计算

附录3 美国的资本回报率

年份劳动者份

额(%)资本-产出比折旧率(%)投资平减指

数增长率

(%)

GDP平减指数

增长率(%)

资本回报

率(%)

1930 51.43 3.37 4.82 1.99 -3.67 15.28 1931 52.03 3.47 4.63 0.56 -10.36 20.14 1932 52.98 4.16 4.53 -0.77 -11.80 17.81 1933 52.48 4.60 4.84 -1.19 -2.68 6.99 1934 51.97 4.02 4.75 -0.34 5.60 1.27 1935 51.02 3.67 4.79 0.37 1.98 6.94 1936 51.19 3.55 4.94 1.68 1.17 9.31 1937 52.23 3.41 4.91 1.89 4.31 6.68 1938 52.26 3.67 4.60 1.11 -2.97 12.50 1939 52.17 3.50 4.63 1.87 -0.91 11.81 1940 51.48 3.46 4.80 2.42 1.11 10.56 1941 51.14 3.16 5.57 3.88 6.69 7.10 1942 52.69 2.82 5.20 5.77 7.81 9.55 1943 55.19 2.56 5.57 5.79 5.38 12.37 1944 55.19 2.47 5.79 4.59 2.37 14.57 1945 55.27 2.63 6.46 1.84 2.65 9.76 1946 53.85 3.09 6.95 0.33 11.99 -3.69 1947 53.24 3.26 6.88 1.58 10.89 -1.82 1948 52.71 3.15 6.52 2.28 5.63 5.14 1949 53.05 3.22 5.83 2.76 -0.18 11.68 1950 52.83 3.28 6.11 3.90 1.09 11.08 1951 53.46 3.49 5.71 4.09 7.18 4.54 1952 54.76 3.45 5.49 3.95 1.71 9.87 1953 55.40 3.37 5.47 4.31 1.24 10.84 1954 54.99 3.49 5.63 3.70 0.95 10.03

如何衡量人力资本的ROI

如何衡量人力资本的ROI Maximizing Your Return on People 【作者中文名】劳里·巴锡;丹尼尔·麦克默里 【作者英文名】Laurie Bassi;Daniel McMurrer 【中文关键词】员工发展;绩效评估;流程分析;生产力 管理者都喜欢说“员工是我们最宝贵的资产”。然而,说归说,很多人仍将员工当做成本来管理。这种做 法非常危险,因为对许多组织而言,员工是长期竞争优势的唯一来源。公司如果不在员工身上投资,不仅 业绩会受损,甚至连生存都会受到威胁。 很多企业之所以仍然把员工看做成本,在一定程度上是因为它们一直找不到有效的方法,用来衡量人力资本管理对利润所做的贡献。这里指的人力资本管理,涉及领导力开发、工作设计,以及知识分享等内 容。可喜的是,他们现在终于有了方法可用。 我们历时十年开发了一个人力资本管理评估体系。这个体系可以帮助组织预测绩效、确定人员投资的最佳领域,以及正确理解投资于人力资本的长期价值。 在构建这个体系时,首先是要判断哪些人力资本管理因素对组织绩效起着决定性的作用。我们经过实证研究发现,可以预测组织绩效的人力资本管理核心驱动因素有五大类:领导力、员工工作安排、知识可 及性、员工队伍优化,以及组织学习能力。每一类又可以细分为至少四个小项。例如,领导力包括管理沟 通、参与度、管理技能、高管技能、领导力开发,以及继任规划体系几个方面。 接下来,我们采取问卷的形式为组织在这五个方面的实践评分,从而判断人力资本管理能力的高低、辨别人力资本管理方面的优劣之处,并且找出人力资本管理具体实践的进步或退步与组织绩效的改进或不 足之间的关系。 评估时,我们用1~5分评判每项实践的“成熟度”。例如,在高管技能方面,1分表示绩效不佳,即成熟度低;5分表示绩效优良,即成熟度高。因此,对比前后几次调查中的成熟度,我们就能发现每一项 实践的进步或退步情况,从而确定改进重点,直接推动绩效改善。 五年来,我们应用这个工具帮助42个组织改善了绩效。例如,它指导美国标准公司提高了销售收入、改善了工厂的安全管理。它还帮助南卡罗来纳州博福特郡学区找到了学生成绩太差的根源,并且提高了学 生的成绩。另外,我们跟踪了11家金融服务公司,发现公司的人力资本管理成熟度越高,它们的股票在其 后一年内的回报率也越高。 无论你所在的是一个什么性质的组织,你都可以使用这个框架进行自我诊断和改进。 需要注意的是,随着组织及其所处环境的变化,那些影响绩效的人力资本管理因素也会改变。因此,定期衡量和调整人力资本管理实践,以及确定它们与组织绩效之间的联系,是十分重要的。

互联网+大赛项目计划书

第四届XXX大学“互联网+” 大学生创新创业大赛计划书 项目名称:校园微公益服务平台 团队负责人: 参赛类别:“互联网+”公益创业 参赛组别:创意组 联系电话: 电子信箱: 指导教师: 推荐学院:经济与管理学院

一、“互联网+”大学生创新创业大赛报名表 项目名称校园微公益服务平台 组别√创意组□初创组□成长组□就业型创业组注册情况已注册()注册时间:年月日;未注册() 类别 □“互联网+”现代农业□“互联网+”制造业 □“互联网+”信息技术服务□“互联网+”文化创意服务 □“互联网+”商务服务□“互联网+”公共服务 √“互联网+”公益创业 项目曾获奖项 专利情况 是()专利名称:专利号: 否(√) 资助(投资)情况 已获投资 () 投资机构名称投资阶段投资金额 未获投资(√) 项目介绍(限500字) 大学生作为社会价值观的弘扬主体,亦应参与到公益事业中去,成为社会公益事业的倡导者与中坚力量。但是,目前在大学校园没有针对大学生的线上公益平台,本项目基于此现状探索通过微信公众号方式开发一款将校园公益与校园二手交易市场结合起来的线上服务平台。 本项目研究有三大意义,首先可以减少资源的浪费,做到校园资源的合理优化配置。第二点能够使更多的大学生参与到公益事业中来,提高大学生的社会责任感,弘扬社会主义核心价值观。第三点为校园公益事业发展提供重要的借鉴作用。 校园微公益服务平台主要针对大学校园市场,平台由四大模块组成:二手物品交易区,在线爱心捐赠区,公益物品义卖区,公益活动报名区。 项目特色主要体现在以下三点 1) 实现校园二手物品转让与校园公益事业的有效结合。 2) 实现校园公益事业线上线下资源的有机整合。 3) 丰富平台内容的设计,进行爱心值累计,对参与平台四大模块任意模块的大学生给予一定的奖励。 负责人姓名手机 QQ 电子邮箱

论人力资本投资.doc

论人力资本投资 摘要 现代人力资本理论诞生于20世纪50年代末、60年代初,其产生有当时的历史背景,是实践与理论发展的客观必然。人力资本投资的主体有政府、企业和个人。 1. 人力资本投资的理论 1.1 人力资本投资理论的发展 1.1.1 人的有用才能是经济增长的源泉。18世纪英国经济学家亚当·斯密在《国富论》中,明确地把工人技能的增长视为社会经济进步和经济福利增长的源泉。他说:“在社会的固定资产中,可提供收入或利润的项目,除了物质资本外,还包括社会上一切人的有用才能。” 1.1.2 人力资本是最重要的一种资本。19世纪末,英国经济学家马歇尔第一个认识到,人力资本是最重要的一种资本。他在《经济学原理》一书中说:“所有的投资中,最有价值的是对人本身的投资。” 1.1.3 资本也包括无形资本。20世纪初,美国经济学家欧文·费雪在《资本与收入的本质》及《利率理论》中,第一次提出了完整的资本概念。他说:“任何可以带来收益的东西(无论是有形的还是无形的)都可以称之为资产,而这些资产的市场价格就是资本。” 1.1.4 美国著名经济学家舒尔兹被称为人力资本之父。其代表作为《论人力资本投资》,在1960年美国经济学年会上发表了题为“论人力资本投资”的演说。其主要贡献在于,传统的经济学普遍强调的是物力资本的作用,认为机器、设备、厂房、资金等物力资本的存量规模尤其是积累快慢,是促进或限制经济增长的主 1 要因素。舒尔兹则把这种认识颠倒过来了。 1.1.5 加里·贝克尔将人力资本投资应用于微观家庭行为分析。如教育培训、婚姻、生育、歧视、犯罪等。 1.2 人力资本投资的涵义 任何就其本身来说是用来提高人的生产能力从而提高人在劳动力市场上的收益能力的初始性投资。 1.2.1教育、训练、改善健康状况等投资是增加一个人所掌握的人力资本数量,即知识和技能水平。 1.2.2重新寻找工作、流动则是以改善一个人的人力资本利用效率,从而提高个人所拥有的既定的知识和技能所能够获得的收益为目的。 2 人力资本投资的特点 2.1 特点 2.1.1 人力资本投资的影响因素较多。 人力资本投资的对象或客体不是非生命的物体,而是具有一定的智力、体力、精力和生命的人。所以,人力资本投资不仅要受社会、经济、文化、家庭的影响,而且更重要的是取决于个人先天的智商、偏好、行为与性格特征等多方面的因素。因此,人力资本投资评估中需要考察的因素就显得更为复杂。 2.1.2 人力资本投资具有多元性。 人力资本投资取向受诸如社会经济体制、个人及家庭收入、企业管理方式等多种因素的影响。在传统计划经济体制下,我国形成人力资本的基础途径??教育的投资者主要是政府;计划经济体制向市场经济体制转轨后,高等教育的投资者开始

互联网项目可行性分析报告(模板参考范文)

互联网项目 可行性分析报告 规划设计 / 投资分析

互联网项目可行性分析报告说明 该互联网项目计划总投资12761.68万元,其中:固定资产投资 9148.55万元,占项目总投资的71.69%;流动资金3613.13万元,占项目 总投资的28.31%。 达产年营业收入30996.00万元,总成本费用23822.77万元,税金及 附加245.51万元,利润总额7173.23万元,利税总额8408.15万元,税后 净利润5379.92万元,达产年纳税总额3028.23万元;达产年投资利润率56.21%,投资利税率65.89%,投资回报率42.16%,全部投资回收期3.87年,提供就业职位551个。 重视施工设计工作的原则。严格执行国家相关法律、法规、规范,做 好节能、环境保护、卫生、消防、安全等设计工作。同时,认真贯彻“安 全生产,预防为主”的方针,确保投资项目建成后符合国家职业安全卫生 的要求,保障职工的安全和健康。 ...... 主要内容:基本情况、项目背景及必要性、产业研究、项目规划分析、选址评价、建设方案设计、工艺原则及设备选型、项目环境保护和绿色生 产分析、项目安全规范管理、风险防范措施、节能说明、项目实施进度计划、投资方案说明、项目经济评价、综合评价结论等。

第一章基本情况 一、项目概况 (一)项目名称 互联网项目 (二)项目选址 某经济新区 (三)项目用地规模 项目总用地面积31695.84平方米(折合约47.52亩)。 (四)项目用地控制指标 该工程规划建筑系数74.42%,建筑容积率1.26,建设区域绿化覆盖率7.21%,固定资产投资强度192.52万元/亩。 (五)土建工程指标 项目净用地面积31695.84平方米,建筑物基底占地面积23588.04平方米,总建筑面积39936.76平方米,其中:规划建设主体工程26884.09平方米,项目规划绿化面积2878.22平方米。 (六)设备选型方案 项目计划购置设备共计138台(套),设备购置费4078.32万元。 (七)节能分析 1、项目年用电量1201531.72千瓦时,折合147.67吨标准煤。

利润率与资金回报率

利润率 利润率是剩余价值与全部预付资本的比率,利润率是剩余价值率的转化形式,是同一剩余价值量不同的方法计算出来的另一种比率。如以p`代表利润率,C代表全部预付资本(c+v),那么利润率p`=m/C=m/(c+v)。 利润率反映企业一定时期利润水平的相对指标。利润率指标既可考核企业利润计划的完成情况,又可比较各企业之间和不同时期的经营管理水平,提高经济效益。成本利润率=利润÷成本×100%,销售利润率=利润÷销售×100% 区别利润率与剩余价值率的关系 利润率 1..利润率是剩余价值率的转化形式 2.两者按同一方向变化 3.利润率总是小于剩余价值率 4.两者反映的关系不同 利润率公式 利润率(profit rate)利润率 利润÷成本×100%=利润率利润率常用百分比表示。 成本利润率=利润÷成本×100% 销售利润率=利润÷销售×100% 表现形式 利润率

企业利润率的主要形式有: ①销售利润率。一定时期的销售利润总额与销售收入总额的比率。它表明单位销售收入获得的利润,反映销售收入和利润的关系。 ②成本利润率。一定时期的销售利润总额与销售成本总额之比。它表明单位销售成本获得的利润,反映成本与利润的关系。 ③产值利润率。一定时期的销售利润总额与总产值之比,它表明单位产值获得的利润,反映产值与利润的关系。 ④资金利润率。一定时期的销售利润总额与资金平均占用额的比率。它表明单位资金获得的销售利润,反映企业资金的利用效果。 ⑤净利润率。一定时期的净利润(税后利润)与销售净额的比率。它表明单位销售收入获得税后利润的能力,反映销售收入与净利润的关系。 主要因素 利润率 利润率是剩余价值转化为利润,剩余价值率就转化为利润率。利润率是剩余价值与全部预付资本的比率。利润率和剩余价值率是同一个剩余价值量与不同资本数量的对比得出的不同比率。利润率表示全部预付资本的增值程度,而且在量上总是小于剩余价值率,从而掩盖了资本主义的剥削程度。 利润率是经常变动的,决定和影响利润率的主要因素有: ★第一,剩余价值率。在其他条件相同的情况下,剩余价值率高,利润率就高;反之,剩余价值率低,利润率也低。因此,凡是能够提高剩余价值率的方法,都会相应地提高利润率。

中国资本投资回报率的估算和影响因素分析

中国资本投资回报率的估算和影响因素分析 ——1999—2004年上市公司的经验* 辛清泉 (中山大学管理学院,510275) 林斌 (中山大学管理学院,510275) 作者简介: 辛清泉,男,1975年生,中山大学管理学院会计学博士生,在《会计研究》、《经济科学》、《财经研究》、《审计研究》、《管理科学》杂志上发表论文7篇。 林斌,男,1962年生,中山大学管理学院会计系教授,博士生导师,管理学博士,会计系主任。 通讯作者:辛清泉 通讯地址:广州市新港西路中山大学管理学院2004级博士生邮编:510275 E-mail:qingquanx@https://www.360docs.net/doc/3f3235683.html, *作者特别感谢中山大学管理学院徐莉萍副教授、龚凯颂副教授、杨德明博士、郑国坚博士、王彦超博士的建议和批评。作者文责自负。

中国资本投资回报率的估算和影响因素分析 ——1999—2004年上市公司的经验 内容提要:本文借鉴以市场价值为基础Mueller and Reardon(1993)模型和以会计盈余为基础的Baumol等(1970)模型,对中国上市公司1999—2004年的资本投资回报率进行了估算。研究发现,中国上市公司的资本投资回报率仅为2.6%,并且,资本投资回报率远低于资本成本,说明中国上市公司的投资效率相当低劣。在此基础上,本文进而考察了投资环境和所有权结构对上市公司资本投资回报的影响。结果表明,投资环境对资本投资回报有正面影响;国有上市公司的资本投资回报整体上低于非国有上市公司;控股股东持股比例的上升有利于资本投资业绩的改善;而股权制衡的正面效用依赖于控股股东的性质。在进一步考察投资环境和所有权结构的交互性对资本投资回报的影响后,我们发现,二者关系更多地表现为一种互补关系。 关键词:资本投资投资回报率投资环境所有权结构 JEL分类:E22;G31;G32; 一、引言 资本投资对一国经济增长的作用举足轻重,无可置疑。改革开放以来中国的经济增长速度一直位居世界前列,但经济高速增长的背后却存在着“高投资—低效率”和“宏观好,微观不好”等问题(易纲、林明,2003;经济增长前沿课题组,2005)。显然,改革过程的粗放式投资模式不足以支撑经济的持续增长。 近年来,关于中国总体投资效率的研究文献比较丰富①,但从微观角度探讨企业投资效率的经验文献却依然匮乏。俞乔等(2002)基于1993—1997年132家大中型乡镇企业的调查数据,对非国有企业的投资行为进行了分析。研究表明,企业的财务结构、市场地位和所有权状况会对其投资决策产生影响,但他们的研究并未直接涉及投资效率问题。白重恩、路江涌和陶志刚(2004)基于2002年外资企业的数据,就投资环境对外资企业效益的影响进行了实证检验,发现投资环境对企业效益有显著的正面影响,他们的研究同样没有直接测算投资效率。张峥、孟晓静和刘力(2004)则借助Fama and French(1999)的模型,对中国1990—2001年A股上市公司的资本成本和投资回报进行了度量,发现上市公司的资本投资回报整体上似乎高于资本成本,但流通股东的综合投资业绩却整体上为负。他们认为,中国股票二级市场的价格被严重高估和上市公司的过度融资动机是导致这一矛盾现象的原因。 与上述研究问题和研究方法不同的是,本文首先基于中国上市公司1999—2004年的面板数据,借鉴以市场价值为基础Mueller and Reardon(1993)模型和以会计盈余为基础的Baumol, Heim,Malkiel and Quandt(1970)模型,对中国上市公司的资本投资回报率进行直接估算。然后,在此基础上,考察投资环境、所有权结构以及二者的交互性对企业资本投资①关于中国总投资效率的讨论可参见张军(2005)、秦朵和宋海岩(2003)、北京大学中国经济研究中心宏观经济组(2004)、经济增长前沿课题组(2005)、王小鲁和樊刚(2000)以及王曦(2005)等。

互联网项目投资分析报告

互联网项目投资分析报告 规划设计 / 投资分析

摘要说明— 互联网广告就是在网络上做的广告。利用网站上的广告横幅、文本链接、多媒体的方法,在互联网刊登或发布广告,通过网络传递到互联网用户的一种高科技广告运作方式。与传统的四大传播媒体(报纸、杂志、电视、广播)广告及近来备受垂青的户外广告相比,互联网广告具有得天独厚的优势,是实施现代营销媒体战略的重要一部分。Internet是一个全新的广告媒体,速度最快效果很理想,是中小企业扩展壮大的很好途径,对于广泛开展国际业务的公司更是如此。 该互联网项目计划总投资15054.58万元,其中:固定资产投资11442.01万元,占项目总投资的76.00%;流动资金3612.57万元,占项目总投资的24.00%。 达产年营业收入34904.00万元,总成本费用27362.42万元,税金及附加280.45万元,利润总额7541.58万元,利税总额8862.25万元,税后净利润5656.18万元,达产年纳税总额3206.06万元;达产年投资利润率50.09%,投资利税率58.87%,投资回报率37.57%,全部投资回收期4.16年,提供就业职位545个。 报告根据我国相关行业市场需求的变化趋势,分析投资项目项目产品的发展前景,论证项目产品的国内外市场需求并确定项目的目标市场、价格定位,以此分析市场风险,确定风险防范措施等。

概述、项目建设背景分析、产业研究、项目规划方案、选址规划、项目工程方案、工艺技术说明、环境影响分析、企业安全保护、建设及运营风险分析、项目节能概况、实施方案、项目投资方案、项目经济评价、项目总结等。

投资回报分析

投资回报分析 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

连接教师与学生的高校教育系统—超校 投资回报分析 指导老师:张修军 队名:霍比特人 队员:伍云江、邹忻江、范婷 时间:2016-03-25 目录

第1章引言 1.1编写目的 阐述基于辅助教学的高校教育平台《超校》商业组织管理,好的项目需要好的管理,才能创造商业价值最大化。好的管理团队才会诞生出好发展的策略,好的发展策略才吸引更多人的眼球,才会收获更多的利润。 1.2项目背景 如今大学的普遍式点名系统是基于名单的人为式点名,在如今高科技时代的背景下,这样的点名无疑会浪费很多的上课时间,而且在点名的过程中,学生的杂乱的声音也会给教师带来很大的苦恼。有些时候学生并不愿意去上课,这样就会产生很多的逃课现象,这对于教师而言,明显不是一件愉快的事情。 随着科技的发展,各方面也应该有较大的进步,在高校点名这一块更是不能落后,时间就是生命,这一句话,无论是对于老师而言还是对于学生而言都是很在乎的。在我们国家,课堂上学生与老师的交流总是很有限,往往是老师一个人在说,下面的学生去听,互动性很差,这样就很有必要有一款软件能够增加老师与学生的互动性。我们的软件便是在这样的条件下产生了。 1.3优秀的项目团队 任何一个好的产品的都缺少不了一个优秀的团队,我们的想法来自我们每一位成员,我们的成果来自我们每一个成员。我们有自己的口号“我成长,我快乐”,在项目开发期间我们团结一致、互帮互助、齐心协力为团队尽自己的一份力量。同时我们制定了自己的项目开发计划表如下: 项目的开发周期:2016年4月----2016年6月

大数据项目投资分析报告

大数据项目 突破大数据关键技术和产品,培育壮大大数据服务业态,完善大数据 产业体系。深化大数据应用创新,发展面向工业领域的大数据服务和成套 解决方案。鼓励工业企业整合各环节数据资源,基于大数据应用开展个性 化定制、众包设计、智能监测、全产业链追溯、在线监控诊断及维护、工 控系统安全监控、智能制造等新业务。引导企业加快商业和服务模式创新,构建基于大数据的民生服务新体系,在公共安全、自然灾害防治、环境保 护等城市管理领域,拓展和丰富服务范围、形式和内容。开展大数据产业 集聚发展和应用示范区创建工作。在重点行业开展应用试点,推进政府、 金融、能源等重要行业大数据系统安全可靠软硬件应用。培育数据采集、 数据分析、数据安全、数据交易等新型数据服务产业和企业。在依法合规、安全可控前提下加快大数据交易产业发展,开展第三方数据交易平台建设 试点示范。组织制定数据交易流通的一般规则和信息披露制度,逐步完善 数据交易流通中的个人信息保护、数据安全、知识产权保护等制度,建立 数据交易流通的行业自律和监督机制。 依托区域优势,强化区域间信息基础设施互联互通和信息资源共建共享,促进要素跨地区跨部门跨行业有序流动、资源优化配置和环境协同治理,优化区域生产力布局,促进区域协调发展。立足西部开发、东北振兴、

中部崛起和东部率先的区域发展总体战略和“一带一路”建设、京津冀协 同发展、长江经济带发展等重大国家战略,实施区域信息化一体化发展行动,提高区域协同治理和服务水平。 “十三五”时期是全面建成小康社会的决胜阶段,是信息通信技术变 革实现新突破的发轫阶段,是数字红利充分释放的扩展阶段。信息化代表 新的生产力和新的发展方向,已经成为引领创新和驱动转型的先导力量。 围绕贯彻落实“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局,加快信息 化发展,直面“后金融危机”时代全球产业链重组,深度参与全球经济治 理体系变革;加快信息化发展,适应把握引领经济发展新常态,着力深化 供给侧结构性改革,重塑持续转型升级的产业生态;加快信息化发展,构 建统一开放的数字市场体系,满足人民生活新需求;加快信息化发展,增 强国家文化软实力和国际竞争力,推动社会和谐稳定与文明进步;加快信 息化发展,统筹网上网下两个空间,拓展国家治理新领域,让互联网更好 造福国家和人民,已成为我国“十三五”时期践行新发展理念、破解发展 难题、增强发展动力、厚植发展优势的战略举措和必然选择。 全球信息产业技术创新进入新一轮加速期,云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术快速演进,单点技术 和单一产品的创新正加速向多技术融合互动的系统化、集成化创新转变, 创新周期大幅缩短,硬件、软件、服务等核心技术体系加速重构,新业态、新模式快速涌现,我国信息产业实现跨越发展的战略机遇窗口正在打开。

人力资本投资回报率的评估措施

人力资本投资回报率的评估措施人力资本不是一个新概念。早在18世纪,经济学家亚当。斯密(Adam Smith)已经使用了这个概念。1992年,研究人力资本理论的经济学家还获得了诺贝尔奖。人力资本理论研究的是个人与社会对人进行投资,并获得经济利益的途径。在经济学家看来,人力资本是指对人力进行投资,从而提高其工作能力与技能而形成的资本。 在管理界看来,人力资本的定义更广一些。比如,特雷西(William R. Tracey)在其撰写的The Human Resources Glossary一书中,将人力资本定义为组织从员工的忠诚、创造力、奉献、成就和生产率中得到的回报。它与机器的生产能力和研发投资同样重要,甚至有可能更重要。 虽然人力资源管理专家与管理者对于人力资本的定义不同,但有一点认识是一致的,那就是人力资本代表组织在员工身上所做的投资与随后获得的成功之间的关系。 想象一下这样一个场面:在一个年营收只有50亿美元的公司中,CEO向董事会建议公司下一年度做一个18亿美元的新投资。在描述这项投资时,CEO对将来的回报非常乐观,虽然他并不清楚回报具体有多少,甚至没办法做出可靠的预测。但是,他肯定这是一项很有必要的投资,并会为公司带来回报。CEO解释说,公司必须做出这一相当于年营收40%的投资,因为根据行业对标数据,其他公司也在做类似的投资。于是,公司决定投资。但随着投资的逐步推进,CEO 承认,它能产生多少回报还是不清楚。但是,他要求继续投资。 这里所说的投资就是对人力资本的投资。虽然这个例子看起来很极端,不过当企业决定投资于员工时,上述这种场面便每年都会发生。企业批准这种投资预算往往基于一种信念,假定这些投资会有回报。 对员工所做的投资和其后会产生的回报之间的关系太不确定了,这使企业在这方面的投资要么太多,要么太少—两者都可能酿成灾难。 幸运的是,企业可以通过实施几种策略达到人力资本投资的最佳规模:最小投资策略、最大投资策略、投资回报率策略。我们分析了每种策略可能导致的结果,这样有助于企业的管理者在选择之前仔细比较它们,最终做出决定。 最小投资策略

“互联网+”项目投资计划书

“互联网+”项目投资计划书 规划设计 / 投资分析

摘要 深入推进“互联网+”创业创新、协同制造、现代农业、智慧能源、普 惠金融、益民服务、高效物流、电子商务、便捷交通、绿色生态、人工智 能等11个重点行动,建设互联网跨领域融合创新支撑服务平台。促进基于 云计算的业务模式和商业模式创新,推进公有云和行业云平台建设。加强 物联网网络架构研究,组织开展物联网重大应用示范。加快下一代互联网 商用部署,构建工业互联网技术试验验证和管理服务平台。创建国家信息 经济示范区。 市场需求是拉动战略性新兴产业发展壮大的关键因素。要强化需求侧 政策引导,加快推进新产品、新服务的应用示范,将潜在需求转化为现实 供给,以消费升级带动产业升级。营造公平竞争的市场环境,激发市场活力。 未来5到10年,是全球新一轮科技革命和产业变革从蓄势待发到群体 迸发的关键时期。信息革命进程持续快速演进,物联网、云计算、大数据、人工智能等技术广泛渗透于经济社会各个领域,信息经济繁荣程度成为国 家实力的重要标志。增材制造(3D打印)、机器人与智能制造、超材料与 纳米材料等领域技术不断取得重大突破,推动传统工业体系分化变革,将 重塑制造业国际分工格局。基因组学及其关联技术迅猛发展,精准医学、 生物合成、工业化育种等新模式加快演进推广,生物新经济有望引领人类 生产生活迈入新天地。应对全球气候变化助推绿色低碳发展大潮,清洁生

产技术应用规模持续拓展,新能源革命正在改变现有国际资源能源版图。 数字技术与文化创意、设计服务深度融合,数字创意产业逐渐成为促进优 质产品和服务有效供给的智力密集型产业,创意经济作为一种新的发展模 式正在兴起。创新驱动的新兴产业逐渐成为推动全球经济复苏和增长的主 要动力,引发国际分工和国际贸易格局重构,全球创新经济发展进入新时代。 从初期依赖于劳动力、土地等初级要素成本优势转为依靠技术、供应链、创新等高级要素的竞争优势,一些先发优势企业在很多领域实现了快 速发展,逐渐缩小了与全球龙头企业的差距。特别是我国一些企业已进入 一些前沿技术领域,成为世界一流优秀企业,提高了我国在全球高技术产 业和战略性新兴产业发展中的地位。例如,在5G领域,华为和相关合作者 相继推出了业界首款3.5GHz频段5G原型基站、预商用的小型化低频样机、全球首个面向5G商用场景的5G核心网解决方案等,表明中国企业在该领 域已经走在了世界前列。还有,在面板领域,京东方在2017年末提前投产10.5代液晶面板生产线,这是全球首条10.5代线,也是目前最高的世代线。该生产线的投产对我国液晶产业发展具有里程碑式的重要意义。此外,面 对技术创新更迭速度变快和竞争日益激烈的市场环境,国内一些优秀企业 实现强强联合,应对技术快速变化所面临的严峻挑战,集中研发力量和技 术资源,降低产品成本,提升产品质量,实现了企业之间的产业协同、转 型升级和健康成长。总体而言,一批具有国际竞争力的龙头企业不断壮大,

HR数据分析及报告

上海汽车人力资源数据分析报告 小组成员:曲舒谭理欣阿妮尔肖欣竺刘钰婷一、行业和公司背景介绍 (一)行业背景 自2002年之后,中国汽车行业开始进入爆发式增长阶段,特别是随着私人消费的兴起,轿车需求量开始迅速攀升,并成为推动中国汽车发展的一股重要力量。与此同时,中国在全球汽车产业中的地位也逐渐上升。 到2009年,中国取代美国成为世界上最大的汽车销售市场,结束了由福特公司开始的美国长达一个多世纪的汽车统治地位。不仅如此,2009年,中国的汽车产量超过了日本和美国的总和,自2006年以来,由日本汽车工业保持的世界第一的位置,在2009年也被中国取代。 2009年中国汽车工业产销总量分别达到1379.1万辆和1364.48万辆,同比增长48.30%和 46.15%。 2010年,在国家扩内需、调结构、促转变等一系列政策措施的积极作用下,我国汽车工业延续2009年发展态势,保持平稳较快发展。汽车产销快速增长,自主品牌市场份额提升,汽车出口逐步恢复,大企业集团产销规模整体提升,市场需求结构进一步优化,汽车工业产业结构调整加快。2010年,汽车产销分别为1826.47万辆和1806.19万辆,同比增长 32.44%和32.37%,保持了世界第一的地位。 2011年以来,我国汽车业步伐放缓,汽车市场整体趋势向淡,但同时也是理性回归。2011年1-5月,汽车产销分别为777.97万辆和791.62万辆,同比增长3.19%和4.06%,增幅较2010年同期分别回落52.4和49.19个百分点。中国汽车产业作为世界汽车产业重要的组成部分,未来十年是中国汽车产业的黄金期,汽车产业已经完成了从小到大的过程,正在逐步实现由弱到强的巨大跨越,全球汽车工业将向中国和一些新兴经济体进一步转移,这对中国汽车工业来说,仍是非常难得的历史机遇。 (二)公司背景和现状 上海汽车集团股份有限公司(简称“上汽集团”,股票代码为600104)是国内A股市场最大的整车上市公司。2011年,通过向上海汽车工业(集团)总公司及上海汽车工业有限公司发行股份,购买独立零部件、服务贸易和新能源汽车业务的相关股权和资产,上汽集团实现资产重组整体上市,总股本达到110亿股。上汽集团主要业务涵盖整车(包括乘用车、商用车)、零部件(包括发动机、变速箱、动力传动、底盘、内外饰、电子电器等)的研发、生产、销售,以及汽车服务贸易业务(包括汽车金融)。上汽集团所属主要整车企业包括乘用车公司、商用车公司、上海大众、上海通用、上汽通用五菱、南京依维柯、上汽依维柯红岩、上海申沃等。1997年8月正式成立上海汽车集团股份有限公司,同年11月7日公司在上海证券交易所上市2006年公司通过向控股股东发行股份并购买资产,成为中国A股市场最大

店铺盈亏平衡点计算及投资回报率分析.docx

投资分析策划表 项目金额备注自有资产每月存储利息 品牌管理费10000自有资产存款年利率 2.50% 店铺转让费50000自有资产期数2 首次租金20000自有资产定期存款金额555000 店铺押金20000自有资产月利息1,156 前期投资 50000贷款资产每月归还利息店铺装修费自有资产 前期固定资产费 100000自有资产贷款年利率 4.75%用 首批购入商品费 200000自有资产贷款年限2用 开业资金5000自有资产贷款总额0 流动资金100000自有资产每月应款还额0 每月应款还额利 息0 预测销售150000 销售折扣0.8 进货折扣0.36 水电费用1000 员工工资8000 工商税务500 店铺租金20000 物料物质300 每月流水 833 管理推广费 运输费500 差旅培训费833 广告费417 电脑125 电话费250 业务公关费417 每月利息1156 每月应款还额0 月均销售利润48169毛利率55% 投资回报周期 ( 单位月)12 年度投资回报率( ROI)104% 投资104.15%60000700008000090000 95%6%20%33%47% 90%4%17%30%43% 85%1%13%25%38% 80%-3%9%21%33% 75%-7%4%16%27% 70%-11%-1%10%20% 65%-16%-7%3%13% 60%-22%-14%-5%4% 55%-29%-22%-14%-7% 50%-38%-32%-26%-20% 45%-48%-44%-40%-35% 40%-61%-59%-57%-55% 35%-78%-79%-79%-80% 30%-100%-105%-109%-113% 25%-131%-141%-150%-160%

互联网创业项目策划书.doc

互联网创业项目策划书 联网发展到今天已经成为生活的一部分,却很少有人想过在快捷便利的背后中国付出了怎样的代价,而此时想进军互联网,并且创业的,前提是大家知道计划书怎么写?大家不妨来看看小编推送的互联网创业项目策划书,希望给大家带来帮助! 互联网创业项目策划书 第一部分:市场背景分析 进行市场调研。调查该行业的市场规模,用户群体规模,过去几年的行业增长率、未来几年的行业发展趋势。 分析目标用户群体。目标用户的规模,分类,用户的行为习惯,用户的需求等。对潜在用户群的分析可以预估出未来产品的用户量和收益情况。分析表格如下表: 第二部分:竞争对手分析 详细的竞品分析也是很有必要的,分析潜在竞争对手的情况,竞争对手的业务模式,目标用户群,以及发展情况等。 业务模式 一般来说,某一类型的产品分为几种业务模式。不同的业务模式决定了产品

策略和运营思路,针对的目标用户群体也不一样。打个比方,比如龙猫君要开个面包店,需要选择是直营模式还是加盟模式,如果是直营模式,还要决定是龙猫君自己烘焙面包还是加工成品面包。这些就是业务模式。 目标用户群 不同的业务模式决定了产品的策略和运营思路。如果龙猫君决定开直营模式的面包店,那就要决定主做面包还是面包蛋糕饼干都做。每一条路都决定了面向不同的用户群,不同的用户群又需要不同的运营策略,是积分营销还是满减或者早餐有礼。 发展情况 所以对竞争对手的分析就要从这三个方面(业务模式、目标用户群、发展情况)来考虑,分析完竞争对手的业务模式、目标用户群后还要对他的发展情况做一番评估,比如产品的用户量,活跃度等等。 第三部分:产品可行性分析 从总体来说,可行性分析报告分为商务和技术两个层面。一般来说是这样的,不过既然前面已经把商务部分分析得比较透彻了,也可以在可行性分析中只涉及到技术内容。这个都无所谓,看个人喜好。 龙猫君本人还是喜欢在可行性分析报告中包含商务部分和技术部分的。 商务部分的分析比较好写,因为有了前面市场背景分析和竞争对手分析,在

人力资本投资回报率的评估措施

人力资本投资回报率的评估措施 人力资本不是一个新概念。早在18 世纪,经济学家亚当。斯密( Adam Smith) 已经使用了这个概念。1992 年,研究人力资本理论的经济学家还获得了诺贝尔奖。人力资本理论研究的是个人与社会对人进行投资,并获得经济利益的途径。在经济学家看来,人力资本是指对人力进行投资,从而提高其工作能力与技能而形成的资本。 在管理界看来,人力资本的定义更广一些。比如,特雷西( William R. Tracey ) 在其撰写的The Human Resources Glossary 一书中,将人力资本定义为组织从员工的忠诚、创造力、奉献、成就和生产率中得到的回报。它与机器的生产能力和研发投资同样重要,甚至有可能更重要。 虽然人力资源管理专家与管理者对于人力资本的定义不同,但有一点认识是一致 的,那就是人力资本代表组织在员工身上所做的投资与随后获得的成功之间的关系。 想象一下这样一个场面:在一个年营收只有50 亿美元的公司中,CEO 向董事会建议公司下一年度做一个18 亿美元的新投资。在描述这项投资时,CEO 对将来的回报非常乐观,虽然他并不清楚回报具体有多少,甚至没办法做出可靠的预测。 但是,他肯定这是一项很有必要的投资,并会为公司带来回报。CEO解释说,公 司必须做出这一相当于年营收40%的投资,因为根据行业对标数据,其他公司也在做类似的投资。于是,公司决定投资。但随着投资的逐步推进,CEO承认,它能产生多少回报还是不清楚。但是,他要求继续投资。 这里所说的投资就是对人力资本的投资。虽然这个例子看起来很极端,不过当企业决定投资于员工时,上述这种场面便每年都会发生。企业批准这种投资预算往往基于一种信念,假定这些投资会有回报。 对员工所做的投资和其后会产生的回报之间的关系太不确定了,这使企业在这方面的投资要么太多,要么太少—两者都可能酿成灾难。 幸运的是,企业可以通过实施几种策略达到人力资本投资的最佳规模:最小投资策略、最大投资策略、投资回报率策略。我们分析了每种策略可能导致的结果,这样有助于企业的管理者在选择之前仔细比较它们,最终做出决定。 最小投资策略 执行这种策略的企业只对人力开支的各方面做最低限度的投资:给员工设定的薪资接近政府规定的最低工资水平或者行业的最低工资水平;仅提供法规要求雇主必须提供的福利;只对员工进行从事当前工作所需技巧的培训,不考虑为员工提供未来职业发展所需的能力培训;几乎不提供任何对员工的支援服务。在秉承这种理念的企业里,其文化往往可以反射出行业及竞争因素的影子。这种企业有很高的员工流失率,因此必须经常调整流程与系统以适应员工的不断变化。 出人意料的是,这种策略可以为企业带来很多好处。第一个也是最突出的好处,是企

资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究

资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究 孙文凯1肖耿2 杨秀科 3 (1 中国人民大学经济学院;2清华‐布鲁金斯公共政策研究中心;3北京大学汇丰商学院) 作者介绍: 孙文凯,中国人民大学经济学院讲师,数量经济学博士,主要研究领域:应用计量分析,中国经济。通讯地址:中国人民大学经济学院,邮编:100872。电话:010‐82500319。电子邮件:sunwk@https://www.360docs.net/doc/3f3235683.html,。 肖耿,清华‐布鲁金斯公共政策研究中心主任,清华大学公共管理学院高级访问学者,主要研究领域:汇率、开放经济。通讯地址:清华大学公共管理学院,邮编:100084。电话:010‐62797363。电子邮件:gxiao@https://www.360docs.net/doc/3f3235683.html,。 杨秀科,北京大学‐香港大学经济金融学双硕士,研究选题为FDI作用及趋势。联系电话:852‐51390513(香港)。电子邮件:yangxiuke@https://www.360docs.net/doc/3f3235683.html,。 注:本文参加了2009年10月23、24日由清华大学公共管理学院、中国国家发展和改革委员会对外经济研究所、美国国际贸易委员会经济办公室等联合主办的中美贸易研讨会,该研讨会是一次主要针对中美贸易与投资的学术讨论会。 致谢:本文得到了美国国际贸易委员会首席经济学家Robert B. Koopman和该委员会资深经济学家Judith M. Dean,以及许善达教授的非常有价值的评论和建议,特此感谢。

资本回报率对投资率的影响——中美日对比研究 摘要:本文通过对中国、美国和日本资本回报率及其影响因素的计算,分析中国为何有如此高的国内投资率和快速增长的FDI,并预测今后投资率和FDI的可能走势。本文有几个结论:(1)中国居高不下的投资率是由于中国具有非常可观的投资回报。在美国和日本总体资本回报率很高的时期,他们的投资率也较高。(2)由于中国资本回报率又显著高于其他大国,因此带来了FDI的较快速增长。(3)至少对中国、美国和日本三国而言,资本回报率在过去三十年尚未出现收敛,这意味着投资率差异会持续,FDI也将会持续涌入中国。(4)分析显示资本回报率虽然严重受到经济周期影响,但是从长期来看,资本回报率遵从一个递减的趋势。日本和美国的经验表明,经过长期的经济发展,资本回报率经历递减之后将会维持在一个相对较低的水平,这意味着中国的资本回报率将不可避免的有所降低。但是,由于中国的劳动者份额及资本-产出比仍处于较低的水平,中国的高资本回报率将会维持相当长一段时间。 关键词:资本回报率;投资率;FDI; Effect of Return to Capital on Investment Ratio – a Comparative Analysis among China, US and Japan Abstract: This paper analyzes why unusual high investment ratio and increasing FDI emerge in China based on the return to capital among China, US and Japan. We also try to investigate into the future investment climate and the change of FDI in China. Four important findings are obtained: (1) the reason that China continues to top in the investment rate is because of the high return to capital in the country. During the period with high return to capital in US and Japan, their investment rates are significantly higher than today. (2) The comparatively higher return to capital brings surging FDI into China. (3) The return to capital among the three countries doesn’t converge during the last 30 years. This implies that difference of investment ratio among the three countries will last and FDI continuously flows into China. (4) Although the return to capital is significantly affected by the economic cycle, it follows a decreasing trend in the long run. The experiences from Japan and the United States indicate that return to capital decreases in the long run and is likely to remain relatively stable after years of economic development. This implies that the return to capital in China will inevitably decrease in the future. However, it seems that the return to capital in China will continue to be high for a period of time as the labor’s share and capital-output ratio in China are still very low, which means that the high investment rate in China is likely to last for a couple of years. Keywords: Return to Capital; Investment Rate; FDI; 一、引言 在过去短短的十几年中,中国的投资率快速上升并超越日本及美国,从1990年的25.86%升至2006年的42.74%。这个趋势和世界主要经济体有很大差异。在此期间,日本的投资率从32.32%减至23.46%,美国的投资率则在26%左右波动。与此同时,实际利用外国直接投资(下文简写为FDI)以年均高达19.97%的增速涌入中国,从1990年的35亿美元增至2008年的924亿美元。FDI的不断涌入以及投资率的持续上升表明资本正不断聚集于中国这个世界第三大经济体。面对这样的经济形势,我们不禁关注几个问题:究竟是什么使得中国对投资者越来越具有吸引力?中国如此之高的投资率具有可持续性吗?中国的FDI能否持续增长?这几个问题的答案,对判断中国今后持续发展以及发展模式至关重要。要回答这些问题,一个比较直观的方法就是计算中国及其它主要经济体的资本回报率:如果中国的资本回报率持续居高不下,那么中国的高投资率将有可能会持续一段时间;如果中国的资本回报率显著高于其它主要国家的资本回报率,那么FDI将有可能会继续涌入中国。同时,要探寻高投资率及不断上升的FDI是否可以持续,最为直观的方法就是找出影响资本回报率的主要因素,并分析其今后走势。 关于中国的高投资率及不断上升的FDI,许多学者及政府部门都作了相关探讨。他们认为政府投资、私人部门投资以及外商投资等因素的驱动使得中国的投资率居高不下,而廉价的生产要素、巨大的国内外市场需求以及聚集经济等因素的驱动使得FDI不断涌入中国。虽然已有若干学者估算过中国的资本回报率并得出中国的资本回报率高于世界主要经济体的结论,但是,我们尚未发现有学者采用跨国资本回报率差异这个市场经济的基本指标去解

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